視覺傳達交通指示系統(tǒng)設(shè)計范文

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摘要：基于有源射頻識別的應(yīng)急車輛交通引導(dǎo)系統(tǒng)，采用基于ATmega16的車載主控制器和STM32交通燈控制器構(gòu)成應(yīng)急信息采集系統(tǒng)，并在上位機載入一個區(qū)域模型實現(xiàn)對交通的指示，存在系統(tǒng)處理過程耗時長的弊端。為此設(shè)計基于視覺傳達的交通指示系統(tǒng)，系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)包括預(yù)處理模塊、交通指示信號燈檢測模塊、交通指示信號燈識別模塊、交通指示信號燈跟蹤模塊和控制模塊，系統(tǒng)采用紅外遙控發(fā)射電路，通過紅外遙控發(fā)射器發(fā)射6個持續(xù)信號，2個單次信號和8個獨立通道編碼，實現(xiàn)交通指示信號燈的選定、時間增減和急車強通等功能；對圖像進行預(yù)處理和交通指示信號燈進行控制，加強系統(tǒng)的交通指示效果。實驗結(jié)果表明，所設(shè)計系統(tǒng)能提升交通指示的效果，亮度處理過程僅需4ms，顯著縮短系統(tǒng)的耗時。

關(guān)鍵詞：視覺傳達；交通指示；系統(tǒng)設(shè)計；圖像預(yù)處理；信號燈檢測；控制器

引言

隨著我國經(jīng)濟發(fā)展速度的不斷加快，城市道路交通堵塞和擁擠問題成為當(dāng)前交通指示系統(tǒng)急需解決的問題。在經(jīng)濟發(fā)展較快的地區(qū)，這種問題更加突出，因此設(shè)計一種有效的交通指示系統(tǒng)十分必要。文獻[1]提出基于有源射頻識別的應(yīng)急車輛交通引導(dǎo)系統(tǒng)，采用基于ATmega16的車載主控制器和基于STM32交通燈控制器構(gòu)成應(yīng)急信息采集系統(tǒng)，實現(xiàn)對交通指導(dǎo)系統(tǒng)的有效設(shè)計；但該系統(tǒng)還需將上位機載入一個區(qū)域模型過程，導(dǎo)致系統(tǒng)的處理過程較為繁瑣。文獻[2]提出分塊自適應(yīng)融合特征的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)，基于分塊HOG⁃LBP自適應(yīng)融合特征的交通標(biāo)志識別方法，通過分塊計算梯度直方圖得到權(quán)重系數(shù)，來判斷交通指示信號燈的指示。該系統(tǒng)采用的自適應(yīng)融合特征的交通標(biāo)志識別方法，受外界環(huán)境干擾強，實際應(yīng)用中得到的指導(dǎo)結(jié)果可信度差。為解決傳統(tǒng)方法中存在的問題，本文設(shè)計一種基于視覺傳達的交通指示系統(tǒng)。該系統(tǒng)能有效提升交通指示信號的檢測和識別結(jié)果，縮短系統(tǒng)各個處理過程的耗時，提升系統(tǒng)的整體應(yīng)用性。

1基于視覺傳達的交通指示系統(tǒng)設(shè)計

1.1系統(tǒng)整體設(shè)計

本文設(shè)計的基于視覺傳達的交通指示系統(tǒng)可實時地對交通指示信號進行檢測[3]、識別，以及將交通指示信號燈的視覺信息傳達給控制模塊，完成系統(tǒng)離線狀態(tài)下的視頻分析。系統(tǒng)包含預(yù)處理模塊、交通指示信號燈檢測模塊、交通指示信號燈識別模塊、交通指示信號燈跟蹤模塊和控制模塊。系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。預(yù)處理模塊功能是對視覺傳達裝置獲取的視頻信息實施預(yù)處理，預(yù)處理過程包括感興趣區(qū)域設(shè)置、灰度化處理以及直方圖增強等操作[4]，為后續(xù)交通指示信號燈的檢測、識別和控制做準(zhǔn)備。交通指示信號燈檢測模塊在完成亮度濾波后，通過顏色分割得到待選區(qū)域的二值圖像，并對其實施形態(tài)學(xué)處理，采用長寬比、面積幾何形狀將干擾區(qū)域剔除[5]。最后根據(jù)多幀統(tǒng)計驗證和黑色背光板驗證獲取交通指示信號燈區(qū)域。在交通指示信號燈識別模塊中需先對待選區(qū)域預(yù)處理，后對信號燈的輪廓特征進行特征提取，采用距離函數(shù)將獲取的輪廓特征與樣本數(shù)據(jù)庫進行匹配，得到信號燈的類型，通過構(gòu)建信號燈幾何模型對交通指示信號燈類型進行判斷。系統(tǒng)對交通指示信號燈的跟蹤模塊基于camshift目標(biāo)跟蹤算法，提升了交通指示信號燈方向指示速率，控制模塊即控制系統(tǒng)軟件，實現(xiàn)了交通指示。

1.2紅外遙控發(fā)射電路設(shè)計

本文系統(tǒng)需了解來自十字路口不同方向的信號燈變化情況，實現(xiàn)交通指示信號燈的選定、時間增減和急車強通等功能[6]。紅外遙控發(fā)射器能發(fā)射6個持續(xù)信號，2個單次信號和8個獨立通道編碼，可以滿足系統(tǒng)的實現(xiàn)需求，因此采用紅外發(fā)射器為編碼發(fā)射專用電路，其設(shè)計原理如圖2所示。圖2紅外遙控發(fā)射電路Fig.2Infraredremotecontrolemittingcircuit

1.3圖像預(yù)處理實現(xiàn)

基于視覺傳達的交通指示系統(tǒng)中圖像預(yù)處理實現(xiàn)通過灰度化處理，在灰度圖像中各個像素的R，G，B分量值相同并處于0~255之間，RGB顏色空間中當(dāng)三者相同時表示一種灰度顏色[7]，且相同值為灰度值。由視覺指示的交通信號燈的發(fā)光方式可知，僅有三種顏色的信號燈，當(dāng)指示燈顯示為紅色燈時，R分量值越高；當(dāng)其顯示為綠色時，G分量值最高[8]；顯示黃色時，R和G值均較高，說明交通指示信號燈三種顏色與R和G分量相關(guān)性較大。因此灰度化處理時，為使交通指示信號燈在不同狀態(tài)下均能保持高亮度，本文對最大值法進行改進，將R和G分量中最大值視為灰度值，剔除B分量的影響，處理過程如下：gray(i,j)=Max(R(i,j),G(i,j))式中：gray(i,j)為圖像預(yù)處理后灰度圖像在像素點處的灰度值；R(i,j)和G(i,j)為像素點的R和G分量。

1.4交通指示信號燈控制實現(xiàn)

本文設(shè)計的基于視覺傳達的交通指示系統(tǒng)中，通過紅外遙控發(fā)射器來獲取各個路口的車流量信息，并智能地對交通指示信號燈的交替時間進行分配[9]，維持道路交通中車流量的最大，同時降低綠燈路口無車流量而紅燈路口超長排隊的問題，系統(tǒng)設(shè)置的常規(guī)等待時間為45s，最大等待時間為1min，確保車流量少的路口車輛不會長時間等待[10]。圖3為系統(tǒng)交通信號燈控制實現(xiàn)流程圖。

2實驗分析

實驗為驗證本文基于視覺傳達的交通指示系統(tǒng)的有效性，對本文系統(tǒng)中交通指示信號燈的檢測和識別性能進行驗證。

2.1交通指示信號燈檢測結(jié)果分析

分別在不同的時間內(nèi)對交通指示信號燈的視頻信息進行采集，從采集到的視頻資料中選取多個片段，并采用手工標(biāo)記對視頻中每幀圖像進行標(biāo)記，在有效標(biāo)記交通指示信號燈圖像的同時記錄信號燈位置信息、狀態(tài)以及顏色等信息。系統(tǒng)處理圖像后輸出對交通指示信號燈的檢測和識別結(jié)果，其包括信號燈位置、狀態(tài)以及顏色等，將手動標(biāo)記結(jié)果與本文系統(tǒng)的輸出結(jié)果相比，計算正確率、漏檢率以及誤檢率。為直觀評價本文基于視覺傳達的交通指示系統(tǒng)檢測信號燈的能力，引入漏檢率和誤檢率評價指標(biāo)。漏檢率即系統(tǒng)未檢測到的信號燈數(shù)量與總信號燈的比值，該值越小說明系統(tǒng)檢測交通指示信號燈能力越強；誤檢率即非交通指示信號燈被誤認為是信號燈的數(shù)量與信號燈總數(shù)的比值，該值越小代表本文系統(tǒng)對非交通指示信號燈的剔除效果越顯著。為突出本文系統(tǒng)對交通指示信號燈的檢測效果，將基于有源射頻識別的應(yīng)急車輛交通引導(dǎo)系統(tǒng)對交通指示信號燈的檢測結(jié)果與本文系統(tǒng)檢測結(jié)果進行比較，表1為兩種系統(tǒng)的檢測率結(jié)果。分析表1數(shù)據(jù)結(jié)果可知，本文系統(tǒng)對交通指示信號燈的誤檢率最低為6.63%，最高為13.49%，對比傳統(tǒng)基于有源射頻識別的應(yīng)急車輛交通引導(dǎo)系統(tǒng)誤檢率最低為15.36%和最高32.24%，可以看出，本文系統(tǒng)對交通指示信號燈的檢測能力較強；對比兩種系統(tǒng)的交通指示信號燈漏檢率結(jié)果可以看出，本文系統(tǒng)的漏檢率在15%以下變化，傳統(tǒng)基于有源射頻識別的應(yīng)急車輛交通引導(dǎo)系統(tǒng)的漏檢率整體波動情況均在30%以上，同樣說明本文系統(tǒng)的交通指示信號燈檢測能力強；對比兩種系統(tǒng)的交通指示信號燈的誤檢率結(jié)果可以看出，本文系統(tǒng)的誤檢率結(jié)果較低，對非信號燈的剔除效果明顯，因此說明本文基于視覺傳達的交通指示系統(tǒng)的應(yīng)用指示效果好。

2.2信號燈識別結(jié)果分析

實驗為分析本文系統(tǒng)對交通指示信號燈的識別性能，通過識別率和誤識別率來進行評價。識別率即系統(tǒng)識別出的正確的交通指示信號燈類型與所有信號燈數(shù)量的比值。該值表明本文系統(tǒng)對交通指示信號燈識別的能力，該比值越大說明本文系統(tǒng)對交通指示信號燈的識別能力越強。誤識別率即未正確識別的信號燈類型與識別出信號燈總數(shù)的比，該值越小說明，本文系統(tǒng)對交通指示信號燈的識別效果越好。表2為本文系統(tǒng)和基于有源射頻識別的應(yīng)急車輛交通引導(dǎo)系統(tǒng)的識別結(jié)果。分析表2數(shù)據(jù)結(jié)果可知，在相同的天氣和圖像幀數(shù)下，本文系統(tǒng)和傳統(tǒng)基于有源射頻識別的應(yīng)急車輛交通引導(dǎo)系統(tǒng)的交通指示信號燈的識別率和誤識率相差較大。本文系統(tǒng)的信號燈識別率隨著天氣轉(zhuǎn)變逐漸提升，從78.05%上升到92.77%；而傳統(tǒng)基于有源射頻識別的應(yīng)急車輛交通引導(dǎo)系統(tǒng)識別率最高僅有63.58%。從誤識別率結(jié)果可以看出，本文系統(tǒng)信號燈誤識別率最高僅有6.39%，而傳統(tǒng)基于有源射頻識別的應(yīng)急車輛交通引導(dǎo)系統(tǒng)誤識別率最低12.69%，最高達到22.45%。對比結(jié)果可知，本文系統(tǒng)對交通指示信號燈的識別率較高且誤識率較低，可看出本文系統(tǒng)在不同的天氣環(huán)境下的交通指示信號燈的正確識別率高，對交通的指導(dǎo)效果明顯。為對本文系統(tǒng)的運行時間進行分析，對系統(tǒng)各個過程的消耗時間進行測試，為突出比較本文系統(tǒng)運行時間的高效，將基于有源射頻識別的應(yīng)急車輛交通引導(dǎo)系統(tǒng)的耗時情況與本文系統(tǒng)進行比較，結(jié)果如表3所示。分析表3數(shù)據(jù)可知，在各個處理過程中本文系統(tǒng)的處理時間均低于傳統(tǒng)基于有源射頻識別的應(yīng)急車輛交通引導(dǎo)系統(tǒng)處理時間。從圖像的亮度處理過程分析，本文系統(tǒng)的消耗時間僅有4ms，傳統(tǒng)系統(tǒng)為13ms，相較本文系統(tǒng)耗時長9ms；對比分析兩種系統(tǒng)對目標(biāo)跟蹤的時間，本文系統(tǒng)僅需10ms，傳統(tǒng)系統(tǒng)高于本文系統(tǒng)15ms，耗時25ms。說明本文系統(tǒng)的消耗時間短，系統(tǒng)效率高。

3結(jié)論

本文以機器視覺為基礎(chǔ)，設(shè)計基于視覺傳達的交通指示系統(tǒng)。通過設(shè)計硬件紅外遙控發(fā)射電路，實現(xiàn)對十字路通指示信號燈的控制。根據(jù)實驗結(jié)果可知，本文系統(tǒng)對交通指示信號燈的誤檢率最低和最高分別是6.63%和13.49%，本文系統(tǒng)漏檢率始終低于15%；信號燈識別率從78.05%上升到92.77%，且信號燈誤識別率最高僅有6.39%；本文系統(tǒng)圖像的亮度處理過程以及目標(biāo)跟蹤的時間分別是4ms和10ms。這些數(shù)據(jù)說明本文系統(tǒng)能有效對交通指示信號燈進行檢測和識別，提升交通指示信號燈檢測和識別能力，能夠滿足現(xiàn)實道路下的應(yīng)用要求。

作者：陳歡 單位：廣西民族大學(xué)相思湖學(xué)院